fourmi的笔记本

摘要： github地址：https://github.com/orobix/retina-unet 主程序： 实验结果显示：上中下分别为原图-groundTruth-预测图 阅读全文

摘要： 前面在Unet中提到过通过数据增强可以高效的利用网络。在Unet的代码里找到了有关数据增强的代码，这里贴出来。 下面个的为ImgToh5py.py 作用将相对应的图片数据集转为hdf5格式文件。 下面为DR.py 数据增强的主代码 下面为help_functions.py 主要包含一些辅助函数的定义 阅读全文

摘要： 前面介绍了两个文本检测的网络，分别为RRCNN和CTPN，接下来鄙人会介绍语义分割的一些经典网络，同样也是论文+代码实现的过程，这里记录一下自己学到的东西，首先从论文下手吧。 英文论文原文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的论文忘记介绍大佬的名字了，在这里先 阅读全文

摘要： 上次拜读了CTPN论文，趁热打铁，今天就从网上找到CTPN 的tensorflow代码实现一下，这里放出大佬的github项目地址：https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 博客里的代码都是经过实际操作可以运行的，这里只是总结一下代码的实现过 阅读全文

摘要： 前面曾提到过CTPN，这里就学习一下，首先还是老套路，从论文学起吧。这里给出英文原文论文网址供大家阅读：https://arxiv.org/abs/1609.03605。 CTPN，以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的，怕是孤陋寡闻了，全称是“ Detecting Text in 阅读全文

摘要： 首先放出大佬的项目地址：https://github.com/yangxue0827/R2CNN_FPN_Tensorflow 那么从输入的数据开始吧，输入的数据要求为tfrecord格式的数据集，好在大佬在项目里已经给出了相应的代码，不过需要的原始数据为VOC格式，这里，我在以前的笔记里保存了普通 阅读全文

摘要： #split.py 文件 输入格式为images ,和标签txt文件，txt中的数据为坐标值共8个。 import os import numpy as np import math import cv2 as cv import imageio #path = '/media/D/code/OCR/text-detection-ctpn/data/mlt_english+chinese/i... 阅读全文

摘要： 进行文本的检测的学习，开始使用的是ctpn网络，由于ctpn只能检测水平的文字，而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测，故将网络换为RRCNN（全称如题）。小白一枚，这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下，也记录一下自己阅读过程中的收获。 原英文论文网址：https://arxiv.org/abs 阅读全文

摘要： import re from numpy import * def getStr(file_path,file_path1): fp = open(file_path, 'r') op = open(file_path1,'w') for eachline in fp.readlines(): lines = re.split("\t| |\n",each... 阅读全文

摘要： 结果图： 参考：https://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7172345.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 2018-04-2215:46:49 阅读全文